思必驰宣布完成5亿融资：加速垂域大模型与全链路对话技术落地
近日，国内人工智能对话技术领军企业思必驰正式宣布完成5亿元人民币融资，本轮融资由多家知名投资机构联合参与，资金将重点投向垂域大模型研发与全链路对话技术的商业化落地。这一动作标志着思必驰在AI对话领域的技术积累与市场布局进入全新阶段，也为行业提供了垂类场景下大模型落地的典型范式。
一、融资背景：AI对话技术进入垂直深耕期
当前，全球AI对话技术已从通用大模型的“军备竞赛”转向垂直场景的深度适配。通用大模型虽具备广泛的知识覆盖能力，但在金融、医疗、教育等垂直领域，存在专业知识不足、业务逻辑理解偏差等问题。例如，金融领域的合规审查需要精准理解监管条款，医疗领域的问诊系统需结合病理知识进行推理，这些场景对模型的专业性、可解释性提出了更高要求。
思必驰作为国内最早布局对话式AI的企业之一，已在智能客服、车载语音、智能家居等领域积累了丰富的场景数据。其核心产品包括语音识别引擎、自然语言理解（NLU）框架、对话管理系统（DM）等，覆盖了从语音输入到业务响应的全链路。本轮融资的5亿元资金，将主要用于解决垂域大模型研发中的三大挑战：专业数据获取、领域知识融合与业务逻辑对齐。
二、垂域大模型：从“通用”到“专用”的技术跃迁
垂域大模型的核心在于将通用模型的能力聚焦到特定领域，通过领域数据增强、知识图谱注入与业务规则约束，实现模型在垂直场景下的精准输出。思必驰的研发路径可分为三个阶段：
1. 数据层：构建垂直领域“知识壁垒”
垂域模型的第一步是获取高质量的领域数据。以金融场景为例，思必驰通过与银行、证券机构合作，收集了超100万条合规对话数据，涵盖信贷审批、反洗钱问答、投资咨询等场景。同时，结合公开的监管文件、行业报告，构建了金融领域的知识图谱，覆盖2000+实体、5000+关系，为模型提供了结构化的知识支撑。
2. 模型层：通用与垂直的“双引擎”架构
思必驰采用“通用基座+垂直微调”的架构，以自研的通用大模型为基座，通过参数高效微调（PEFT）技术，仅调整模型顶层10%的参数，即可适配垂直场景。例如，在医疗问诊场景中，模型通过注入医学术语库、临床指南数据，将诊断准确率从通用模型的72%提升至89%。此外，思必驰还引入了可解释性模块，通过注意力机制可视化，让医生理解模型的推理路径，增强信任度。
3. 业务层：从“技术输出”到“场景闭环”
垂域模型的最终目标是解决业务问题。思必驰在金融领域推出了“合规对话机器人”，可自动识别客户提问中的合规风险点，并生成符合监管要求的回答。例如，当客户询问“如何开通融资融券”时，机器人会同步检查客户资质、风险提示等环节，确保回答符合《证券法》要求。该系统已在某头部券商上线，将人工审核效率提升了60%。
三、全链路对话技术：从“单点突破”到“系统赋能”
全链路对话技术覆盖了语音识别、语义理解、对话管理、语音合成等环节，其核心在于通过端到端优化，提升对话系统的流畅度与业务价值。思必驰的技术布局可归纳为三个方向：
1. 多模态交互：语音+文本+视觉的融合
在车载场景中，思必驰推出了多模态对话系统，可同时处理语音指令、屏幕文本与摄像头图像。例如，当用户说“打开空调”时，系统会通过车内摄像头识别乘客位置，自动调整对应区域的出风口；当屏幕显示导航路线时，用户可通过语音询问“这条路堵吗”，系统会结合实时路况数据与视觉标记点进行回答。该技术已应用于多家车企的智能座舱，用户满意度提升40%。
2. 低资源场景优化：轻量化模型与边缘计算
针对物联网设备算力有限的问题，思必驰研发了轻量化语音识别模型，参数规模从通用模型的1亿降至1000万，在树莓派等边缘设备上可实现实时识别。同时，通过模型量化与剪枝技术，将模型体积压缩至原来的1/5，推理速度提升3倍。该技术已应用于智能家居、工业质检等场景，降低了设备部署成本。
3. 隐私保护：联邦学习与差分隐私
在医疗、金融等敏感领域，思必驰采用了联邦学习框架，允许医院、银行在本地训练模型，仅共享模型梯度而非原始数据。例如，在跨院医疗问答场景中，多家医院通过联邦学习联合训练模型，既保护了患者隐私，又提升了模型的泛化能力。此外，思必驰还引入了差分隐私技术，在数据中添加噪声，确保单个用户的信息无法被反推。
四、对开发者的启示：垂域AI的落地路径
对于企业开发者而言，思必驰的案例提供了垂域AI落地的可复制路径：
- 场景选择：优先聚焦数据可获取、业务价值明确的场景，如金融合规、医疗问诊、工业质检等。
- 数据构建：通过合作、爬取、标注等方式，积累领域特有的结构化数据（如知识图谱、业务规则）。
- 模型优化：采用通用基座+垂直微调的架构，平衡研发成本与模型性能。
- 系统集成：将AI能力嵌入业务流，如通过API对接CRM系统、通过SDK集成至硬件设备。
- 合规与安全：在数据采集、模型训练、服务部署等环节，遵循行业监管要求，建立隐私保护机制。
五、未来展望：垂域AI的“千行百业”机会
随着AI技术的成熟，垂域大模型将成为企业数字化转型的核心工具。思必驰的5亿元融资，不仅为其自身技术迭代提供了弹药，也为行业树立了标杆。未来，垂域AI的竞争将聚焦于数据质量、场景深度与生态合作。对于开发者而言，抓住垂直场景的“长尾需求”，通过AI技术解决业务痛点，将是实现商业价值的关键。
思必驰的融资与技术布局，标志着AI对话技术从“通用能力”向“垂直价值”的跃迁。在这一过程中，技术、数据与业务的深度融合，将成为推动行业前进的核心动力。